DLT, como blockchain, es crucial para gestionar numerosas microtransacciones en la Economía de las Máquinas, que involucra miles de millones de dispositivos interconectados y descentralizados. Para mejorar la escalabilidad de DLT, a menudo se utiliza la fragmentación, dividiendo la red en varios comités. Sin embargo, esto requiere una costosa verificación entre fragmentos para evitar el doble gasto, lo que complica la escalabilidad. Las soluciones para mejorar la escalabilidad de DLT incluyen enfoques de primera capa, como fragmentación y bloques más grandes, y enfoques de segunda capa, como cadenas laterales paralelas. A pesar de los desafíos, se pueden aprender lecciones de las tablas hash distribuidas (DHT), que gestionan la fragmentación dinámica sin consenso ni historial ordenado.
Investigadores de la Universidad Tecnológica de Luleå proponen EscalaGráfico, un método de libro mayor distribuido escalable que utiliza fragmentación dinámica basada en conceptos de enrutamiento y proximidad lógica de tablas hash distribuidas. ScaleGraph mejora la ciberseguridad y admite microtransacciones frecuentes entre dispositivos autónomos. Cada transacción es procesada y almacenada lógicamente por nodos cercanos al remitente y al receptor, lo que permite la verificación directa entre fragmentos y forma un DAG parcialmente ordenado para la concurrencia. La complejidad del almacenamiento de ScaleGraph es O
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La tecnología Blockchain ha reavivado el interés en los protocolos de consenso tolerantes a fallos bizantinos (BFT). Mientras que los sistemas síncronos suponen una entrega oportuna de mensajes y relojes sincronizados, los sistemas asíncronos, más realistas para las redes del mundo real, se enfrentan a la imposibilidad del FLP, lo que hace que el consenso determinista sea inalcanzable si algún nodo falla. Las soluciones parcialmente asincrónicas como PBFT dependen de la sincronía para mantener su vida. Los protocolos asincrónicos como HoneyBadgerBFT ofrecen una resiliencia de hasta un tercio de los nodos bizantinos, pero tienen una mayor latencia. Los protocolos síncronos, como Sync HotStuff, logran una mejor tolerancia a fallas (hasta la mitad de los nodos bizantinos) y un rendimiento mejorado, lo cual es esencial para soluciones de fragmentación que equilibran el tamaño de los fragmentos para la seguridad y el rendimiento.
En ScaleGraph, un nodo puede actuar simultáneamente como líder para múltiples cuentas de remitente sin problemas, ya que involucran cadenas separadas. Sin embargo, si dos nodos conducen brevemente a la misma dirección del remitente, las propuestas del nuevo líder se abordan una vez que se completa el consenso en curso. Para evitar un punto muerto en escenarios de alta contención donde varias transacciones involucran al mismo receptor, ScaleGraph puede implementar el bloqueo para evitar el desperdicio de recursos en los reintentos. En raros casos de interbloqueo que involucran transacciones cíclicas, las resoluciones incluyen tiempos de espera con retrocesos aleatorios o un enfoque proactivo que bloquea según el tamaño de la dirección. Sin embargo, estos últimos pueden tratar preferentemente a los ID más pequeños, lo que puede provocar inanición.
Las cadenas de bloques garantizan la integridad de los datos con libros de contabilidad inmutables, evitando la reescritura del historial. Sin embargo, la fragmentación, que mejora el rendimiento al dividir los nodos en grupos más pequeños, compromete la seguridad al facilitar que los atacantes controlen estos grupos más pequeños. En ScaleGraph, los fragmentos superpuestos mitigan un poco este riesgo, pero aún plantean desafíos. Para evitar el doble gasto y garantizar la tolerancia a fallos, es fundamental contar con un recuento de votos riguroso y reconstruir periódicamente los fragmentos. La fragmentación también reduce la redundancia de datos, lo que afecta la disponibilidad. Las simulaciones muestran que el tamaño de los fragmentos afecta la probabilidad de compromiso, y los fragmentos más grandes y numerosos aumentan la probabilidad de falla, aunque este efecto es relativamente modesto.
En conclusión, ScaleGraph es un DLT escalable que utiliza fragmentación dinámica y DHT para admitir microtransacciones frecuentes entre dispositivos. A diferencia de los métodos típicos, ScaleGraph permite superponer fragmentos para aumentar el paralelismo. Las simulaciones muestran que un protocolo de consenso sincrónico reduce significativamente los requisitos de tamaño de fragmento en comparación con los asincrónicos, lo que mejora el rendimiento y la seguridad. El sistema requiere sólo un orden parcial de transacciones, optimizando el paralelismo. El trabajo futuro incluye un análisis de seguridad formal, un modelado de probabilidad de falla más preciso y una evaluación del desempeño para equilibrar el equilibrio entre el tamaño del fragmento y la eficiencia del sistema.
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A Sana Hassan, pasante de consultoría en Marktechpost y estudiante de doble titulación en IIT Madras, le apasiona aplicar la tecnología y la inteligencia artificial para abordar los desafíos del mundo real. Con un gran interés en resolver problemas prácticos, aporta una nueva perspectiva a la intersección de la IA y las soluciones de la vida real.